Ga naar hoofdinhoud

Amazon SageMaker

OP DEZE PAGINA

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker is een machine learning-platform voor het automatiseren, bevestigen en versnellen van voorspellende analyses waarmee gegevenswetenschappers en -analisten nauwkeurige voorspellende modellen kunnen ontwikkelen en implementeren.

Als u verbinding wilt maken met Amazon SageMaker, moet u een model dat u hebt gemaakt of waar u toegang toe hebt, hebben geïmplementeerd in een eindpunt op het AWS-platform. Dit eindpunt moet openbaar toegankelijk zijn voor Qlik Cloud.

https://aws.amazon.com/pm/sagemaker.

Beperkingen

  • Amazon Comprehend heeft eindpuntquota:

    https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html.

  • AWS maakt het mogelijk modellen te implementeren in versietypen, bijvoorbeeld middelgrote en grote versietypen. De beschikbare resources in de Amazon-services beïnvloeden en beperken de prestaties bij het opnieuw laden van Qlik Sense en bij diagramresponsiviteit.

  • Als Qlik Sense gegevens verzendt naar Amazon SageMaker, wordt daarvoor een CSV-indeling gebruikt zonder koptekstrij. Dit betekent dat velden moeten worden verzonden in de volgorde waarin het Amazon SageMaker-eindpunt ze verwacht. U moet de velden opgeven in dezelfde volgorde die werd gebruikt toen het model werd gegenereerd.

  • De Amazon SageMaker-connector is beperkt tot 200.000 rijen per verzoek Deze worden naar de eindpuntservice verzonden in batches van 2000 rijen. In scenario's waarbij meer rijen moeten worden verwerkt, gebruikt u een lus in het load-script voor gegevens om meer rijen in batches te verwerken.

  • In een scenario waarbij een applicatie regelmatig opnieuw wordt geladen, is het handig om de prognoses met behulp van een QVD-bestand op te slaan in cache en alleen de nieuwe rijen naar het prognose-eindpunt te sturen. Dit verbetert de prestaties van het opnieuw laden van de Qlik Sense-applicatie en beperkt de belasting van het Amazon SageMaker-eindpunt.

  • Als u Amazon SageMaker gebruikt in een diagramuitdrukking, is het belangrijk om de gegevenstypen van de velden op te geven, omdat het model die moet verwerken in de juiste tekenreeks/numerieke indeling. Een beperking van server side extensions in diagramuitdrukkingen is dat de gegevenstypen niet automatisch worden gedetecteerd zoals in het load-script.

  • Als u een relatieve verbindingsnaam gebruikt en u besluit uw app van een gedeelde ruimte naar een andere gedeelde ruimte te verplaatsen, of als u uw app van een gedeelde ruimte naar uw privéruimte verplaatst, duurt het even voordat de analytische verbinding is bijgewerkt en de nieuwe locatie weerspiegelt.